Op 14 augustus lanceerde Pacmed de Capaciteitsmonitor: een AI-applicatie speciaal ontwikkeld voor kortetermijn (t/m 5 dagen in de toekomst) bijsturing van de personeelsplanning op de Intensive Care, op basis van real-time data van individuele patiënten. De applicatie geeft continue en directe inzichten over de patiëntbezetting de komende dagen en geeft de IC en daarmee alle afdelingen in de acute as hiermee meer grip op personele capaciteit.
De applicatie is in nauwe samenwerking met het OLVG ontwikkeld en getest. In dit artikel spreken we met Rosnie Jankipersadsing, meewerkend teamleider Intensive Care bij het OLVG, die een sleutelrol speelde bij de ontwikkeling.
Rosnie Jankipersadsing – Teamleider IC OLVG
Rosnie Jankipersadsing is al negen jaar verbonden aan het OLVG, waarvan zeven jaar als meewerkend teamleider IC. Tijdens de COVID-pandemie speelde zij een cruciale rol in de grootschalige IC-opschaling. Mede hierdoor zijn capaciteitsplanning en personele inzet speerpunten in haar carrière.
Complexe context maakt AI-voorspelling extra waardevol
Capaciteitsplanning op de IC is complex door de moeilijk voorspelbare instroom, ligduur, zorgvraag en zorgzwaarte. Om voldoende opnamecapaciteit te kunnen garanderen, wordt om die reden vaak ruimer geroosterd.
Dit leidt echter regelmatig tot situaties waarin meer personeel aanwezig is dan nodig blijkt te zijn. Teamleider Rosnie bevestigt dit beeld:
“Teamleiders, planners en coördinerend verpleegkundigen nemen dagelijks talloze beslissingen. We wegen factoren af zoals het aantal opgenomen patiënten, de zorgzwaarte, geplande operaties en de beschikbare capaciteit voor spoedopnames. Daar komt bij dat we conform CAO drie maanden vooruit moeten roosteren. Tegen de tijd dat de maand daadwerkelijk begint, zijn er vaak al een groot aantal wijzigingen in het rooster doorgevoerd. Door onzekerheid over de patiëntbezetting op de afdeling en ad hoc wijzigingen in de personeelsplanning wordt vaak gekozen voor een bezetting die past bij het maximaal aantal bedden. Hoewel dit dient ter voorkoming van capaciteitsproblemen, resulteert dit ook regelmatig in onnodig ingeplande diensten.”
Pacmed Capaciteitsmonitor op de IC voorspelt over- en ondercapaciteit 5 dagen vooruit
Met de Pacmed Capaciteitsmonitor voor de Intensive Care kunnen IC’s tot vijf dagen vooruit per dienst voorspellen hoeveel patiënten verwacht worden en wat de optimale bezetting van verpleegkundigen is. Dit stelt planners en teamleiders in staat om beter vooruit te kijken en tijdig bij te sturen.
Hoe werkt de Pacmed Capaciteitsmonitor?
De Capaciteitsmonitor onderscheidt zich door het gebruik van real-time data van individuele patiënten, waarmee AI-gebaseerde voorspellingen kunnen worden gedaan over de verwachte IC-verblijfsduur op de afdeling van patiënten die al op de IC liggen en patiënten die binnenkort een electieve chirurgische ingreep ondergaan. Daarnaast vindt voorspelling plaats van de instroom van patiënten van de SEH en verpleegafdeling naar de IC.
Dit resulteert in een compleet en actueel beeld van de verwachte patiëntbezetting op de IC in de komende dagen en de bijbehorende zorgzwaarte.
Dagelijks gebruik na testfase
De Capaciteitsmonitor is live in het OLVG sinds eind 2024. Sinds haar start met de monitor in april 2025 gebruikt Rosnie de Capaciteitsmonitor dagelijks. Vooral afgelopen juni, toen het rooster al krap was en deze door verschillende omstandigheden nog krapper werd, bood de applicatie cruciale ondersteuning.
Voorbeelden van beslissingen waarbij de applicatie hielp:
- Een dienst intern uitzetten.
- Een dienst verplaatsen tussen dagen of locaties.
- Een dienst bewust níet opvullen.
- En soms: besluiten dat niets doen de beste optie is.
De impact is niet alleen zichtbaar in de roosters, maar ook in het werkproces. Planners kunnen zelfstandiger werken en er zijn minder afstemmingsmomenten nodig met teamleiders en IC-managers. Rosnie schat dat dit minimaal een uur per dag bespaart:
“Meerdere keren per week nemen onze capaciteitsplanner en ik beslissingen die we zonder de Capaciteitsmonitor niet hadden genomen. Het creëert overzicht en rust, en helpt me sneller keuzes maken. Bovendien bevordert de tool uniformiteit, doordat iedere gebruiker dezelfde objectieve gegevens inziet waarop beslissingen kunnen worden gebaseerd.”
Vertrouwen opbouwen in AI
Voor Rosnie was dit haar eerste AI-project. Ze noemt zichzelf geen grootgebruiker van ChatGPT of vergelijkbare tools, waardoor vertrouwen opbouwen in de voorspellingen cruciaal was.
“Ik neem beslissingen die direct impact hebben op personeel en patiënten, dus in het begin voelde het spannend. Maar al snel merkte ik dat de voorspellingen accuraat waren. Het heldere ontwerp van de applicatie hielp daar enorm bij.” - Rosnie Jankipersadsing
Een voorbeeld: toen een oudste van dienst (coördinerend verpleegkundige) zich zorgen maakte over een weekend met opvallend weinig ingeplande diensten, liet Rosnie in één overzicht zien dat de verwachte zorgvraag laag zou zijn. Hoewel dit spannend was, vertrouwde de oudste van dienst op de voorspelling. Na dit weekend bleek deze voorspelling volledig te kloppen.
Meer weten?
Wil je meer weten over de mogelijkheden van personeelsplanning op basis van real-time data van individuele patiënten?
- Schrijf je in voor onze nieuwsbrief: pacmed.ai/contact-us
- Vraag een demo aan: pacmed.ai/request-a-demo
- Of neem direct contact op via info@pacmed.nl
.png)
